化工自动化及仪表
化工自動化及儀錶
화공자동화급의표
CONTROL AND INSTRUMENTS IN CHEMICAL INDUSTRY
2009年
4期
21-25
,共5页
混沌%蚁群算法%空间分割%对羧基苯甲醛%参数估计
混沌%蟻群算法%空間分割%對羧基苯甲醛%參數估計
혼돈%의군산법%공간분할%대최기분갑철%삼수고계
针对混沌搜索随机性的缺点和遍历性的优点,提出了一种基于蚂蚁智能体调度的混沌搜索算法(chaos optimization algorithm based on ant agent scheduling,CAAS).该算法将解空间的每维变量都划分成若干子域并分配一定规模的蚂蚁智能体,蚂蚁智能体在各子域中进行混沌搜索.同时,根据每维变量各个子域中信息素浓度决定蚂蚁智能体在各个子域间的转移,以有效克服传统混沌优化算法的随机性,实现快速的全局最优搜索.分别采用传统混沌优化算法和CAAS对标准的非线性连续优化问题进行寻优.结果表明:CAAS的全局搜索性能、收敛速率都明显地优于混沌优化算法.最后,将该算法应用于对羧基苯甲醛含量软测量模型参数估计,取得良好的效果.
針對混沌搜索隨機性的缺點和遍歷性的優點,提齣瞭一種基于螞蟻智能體調度的混沌搜索算法(chaos optimization algorithm based on ant agent scheduling,CAAS).該算法將解空間的每維變量都劃分成若榦子域併分配一定規模的螞蟻智能體,螞蟻智能體在各子域中進行混沌搜索.同時,根據每維變量各箇子域中信息素濃度決定螞蟻智能體在各箇子域間的轉移,以有效剋服傳統混沌優化算法的隨機性,實現快速的全跼最優搜索.分彆採用傳統混沌優化算法和CAAS對標準的非線性連續優化問題進行尋優.結果錶明:CAAS的全跼搜索性能、收斂速率都明顯地優于混沌優化算法.最後,將該算法應用于對羧基苯甲醛含量軟測量模型參數估計,取得良好的效果.
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